Modelación de curvas de lactancia para producción de leche, grasa y proteína en bovinos Holstein en Antioquia, Colombia

Jhon

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Objetivo. Modelar curvas de lactancia para producción de leche y para los porcentajes de grasa y proteína y determinar los principales factores que influyen en la curva de lactancia. Materiales y métodos. Fueron empleados los datos de control lechero de 1532 animales de raza Holstein pertenecientes a 19 haciendas ubicadas en el departamento de Antioquia, Colombia, donde se compararon los modelos matemáticos no lineales propuestos por Wood, Brody, Papajcsik y Bodero y Wilmink. En el modelo que presentó los mejores ajustes se determinó el efecto del parto, la época de parto y el año de parto. Resultados. Las curvas de lactancia para producción de leche y porcentaje de grasa y proteína, estimadas por el modelo de Wood, presentaron los mejores valores en los criterios de comparación empleados. Los efectos de año y número de parto fueron significativos para los parámetros estimados en el modelo de Wood. Conclusiones. El modelo de Wood mostró el mejor ajuste en curvas de lactancia para producción de leche y para los porcentajes de grasa y proteína. La curva de lactancia para el porcentaje de proteína se caracterizó por ser muy consistente y no presentar mayores fluctuaciones durante toda la lactancia.

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• Modelo matemático

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• Publié le: 01 janvier 2011
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Rev.MVZ Córdoba 16(2):2514-2520, 2011.2514 REVISTA MVZ CÓRDOBA • Volumen 16(2), Mayo - Agosto 2011
ORIGINAL
Modelación de curvas de lactancia para producción de
leche, grasa y proteína en bovinos Holstein en Antioquia,
Colombia
Modeling the lactation curves for milk, fat and protein yield of
Holstein cattle in Antioquia, Colombia
1 1, 2 1Jhon Cañas A, M.Sc, Mario Cerón-Muñoz, * Ph.D, Juan Corrales A, M.Sc.
1Universidad de Antioquia, Facultad de Ciencias Agrarias e Instituto de Biología, GaMMA: Grupo de investigación
2en Genética, Mejoramiento y Modelación Animal, Medellín, Colombia. Universidad de Antioquia, Facultad de
Ciencias Agrarias, Medellín, Colombia. *Correspondencia: [e-mail]
Recibido: Junio de 2010; Aceptado: Febrero de 2011.
RESUMEN
Objetivo. Modelar curvas de lactancia para producción de leche y para los porcentajes de
grasa y proteína y determinar los principales factores que infuyen en la curva de lactancia.
Materiales y métodos. Fueron empleados los datos de control lechero de 1532 animales
de raza Holstein pertenecientes a 19 haciendas ubicadas en el departamento de Antioquia,
Colombia, donde se compararon los modelos matemáticos no lineales propuestos por
Wood, Brody, Papajcsik y Bodero y Wilmink. En el modelo que presentó los mejores ajustes
se determinó el efecto del parto, la época de parto y el año de parto. Resultados. Las
curvas de lactancia para producción de leche y porcentaje de grasa y proteína, estimadas
por el modelo de Wood, presentaron los mejores valores en los criterios de comparación
empleados. Los efectos de año y número de parto fueron signifcativos para los parámetros
estimados en el modelo de Wood. Conclusiones. El modelo de Wood mostró el mejor
ajuste en curvas de lactancia para producción de leche y para los porcentajes de grasa y
proteína. La curva de lactancia para el porcentaje de proteína se caracterizó por ser muy
consistente y no presentar mayores fuctuaciones durante toda la lactancia.
Palabras clave: Control lechero, época del parto, modelos matemáticos, tasa de partos.
(Fuente: CAB).
2514Cañas - Modelación para producción de leche, grasa y proteína en bovinos 2515
ABSTRACT
Objective. Modeling lactation curves for milk yield and for fat (%) and protein (%) and
to determine the main factors affecting the lactation curve. Materials and methods.
Offcial milk control data of 1532 Holstein dairy cows from 19 farms from the department
of Antioquia, Colombia were used. Non-linear mathematical models proposed by Wood,
Brody, Papajcsik and Bodero and Wilmink were calculated. Regression coeffcients of the
best ft non linear model selected was used for the effect on parity, time and year of
birth was. Results. Lactation curves for milk yield and both fat and protein percentages
estimated by Wood’s model showed the best values for the comparison criteria used. Parity
and year of parity effects were signifcant for the estimated parameters in the Wood’s
model. Conclusions. Wood’s model showed the best ft in lactation curves for milk yield
and for fat (%) and protein (%). The lactation curve for protein (%) was characterized by
a very consistent production and no major fuctuations throughout lactation.
Key words: Calving rate, calving season, mathematical models, milk recording. (Source:
CAB).
INTRODUCCIÓN
En el mejoramiento de la calidad de la El objetivo de este trabajo fue modelar
leche, tanto los factores genéticos como curvas de lactancia para producción de leche
ambientales desempeñan un papel muy y para los porcentajes de grasa y proteína
importante que debe ser reconocido y y determinar los principales factores que
comprendido (1). infuyen en la curva de lactancia.
Al igual que la producción de leche, los
porcentajes de grasa y proteína también MATERIALES Y MÉTODOS
pueden ser modelados empleando modelos
probabilísticos (2,3). Los modelos más Obtención de datos. Se emplearon
empleados han sido los no lineales como el los datos de control lechero mensual,
de gamma incompleto descrito por Wood realizado en los años de 2008 y 2009,
(4), el modelo de Wilmink (5), Brody et al de 19 haciendas ubicadas en el norte y
(6), entre otros. el oriente del departamento de Antioquia
en los municipios de San Pedro, Bello,
La forma de la curva para los porcentajes de Entrerrios, Belmira, Rionegro y La Ceja.
grasa y proteína siguen una relación inversa
a la curva de producción de leche. Así, Variables climáticas. La temperatura
durante los primeros días correspondientes media fue de 15°C, con precipitaciones
al calostro, los componentes sólidos en la de 1570 mm/año, altitud de 2300 a 2500
leche son altos, pero caen rápidamente en msnm y humedad relativa del 72%.
la misma proporción en que la producción
de leche incrementa; hacia el último tercio Meses del parto. Los meses de parto
de la lactación el incremento de los sólidos fueron agrupados por trimestres en cuatro
vuelve a ser signifcativo (7). épocas: diciembre-febrero, marzo-mayo,
junio-agosto y septiembre-noviembre.
Existen numerosos factores ambientales
que infuyen en la producción de leche, Manejo de los animales y controles
grasa y proteína y que consecuentemente lecheros. Los animales se encontraban
alteran la forma de la curva de lactancia bajo un sistema de pastoreo rotacional, en
en ganado Holstein, entre ellos los más pasto Kikuyo (Pennisetum clandestinum).
infuyentes son el número de parto y la Las vacas fueron ordeñadas dos veces al
época y año de parto (1,3,7). día y recibían alimento concentrado entre 2516 REVISTA MVZ CÓRDOBA • Volumen 16(2), Mayo - Agosto 2011
6 y 12 Kg dependiendo de la producción. según las especifcaciones del equipo. Los
equipos fueron calibrados continuamente
Para este análisis se contó con un total por medio de pruebas de laboratorio.
de 13640 datos de controles lecheros
mensuales de 2156 lactancias de 1532 Modelación de curvas de lactancia. Para
vacas Holstein (Tabla 1). Animales cada animal en cada lactancia se evaluaron
con lactancias inferiores a 100 días de los siguientes modelos matemáticos no
producción y menos de cuatro controles lineales:
lecheros por lactancia no fueron tenidos en
cuenta para este análisis. β ( − β t )2 i1y = β t e + eWood (4): i 0 i i
( − β t ) ( − β t )1 i 2 iy = β e − β e + eEl control lechero consistió en mediciones Brody et al (6): i 0 0 i
( −0.05t )individuales de leche, grasa y proteína iy = β + β t + β e + eWilmink (5): i 0 1 i 2 i
mediante visitas mensuales en los dos
( − β t )2 iy = β t e + ePapajcsik & Bodero (8): ordeños (am y pm). Para lo anterior se i 0 i i
emplearon equipos portátiles (Ekomilk) que
Donde, у es la producción de leche, permiten la valoración de los constituyentes i
porcentaje de grasa o porcentaje de sólidos de la leche.
proteína a un tiempo (i) determinado, los
β , β y β son los parámetros a estimar Obtención de muestras individuales 0 1 2
de leche. Fueron obtenidas al fnalizar el en la función, e es la función exponencial,
ordeño de cada animal a través del medidor t son los días en leche y e es el error
i
de leche (ordeño en sala) o directamente asociado a cada observación.
del balde, previa homogenización de
la muestra (ordeño en potrero). Estas Para la elaboración de las curvas se
muestras fueron almacenadas en tubos utilizó el procedimiento NLIN del paquete
con capacidad de 50ml para ser analizadas estadístico SAS ® (9), donde se empleó el
por medio del analizador de leche portátil método de iteracción de Gauss-Newton.
(Ekomilk) a un rango de temperatura de
entre 20 y 28°C con homogenización Para la elección del modelo que mejor
previa y calentamiento al baño maría ajustó las curvas de lactancia se tuvo
en cuenta el porcentaje de curvas que
convergieron (PCCON), el porcentaje de
curvas signifcativas (PCSIG) (p<0.05), los
Tabla 1. Distribución del número de controles criterios de información de Akaike (AIC) y
lecheros mensuales y el número de Bayesiano (BIC), el porcentaje de curvas
animales empleados en este análisis. con el valor más bajo de AIC (PAIC) y
de BIC (PBIC), los valores del coefciente
2de determinación (R ) y el porcentaje de
Controles 2 2Número de curvas con el valor más alto de R (PR ).lecheros
animales
mensuales
Para el modelo que presentó los mejores Parto
ajustes se estimó por medio de la primera
1 2974 395
derivada el tiempo en el cual se alcanza
2 2980 329 el pico de producción (T ). La producción
pico
3 2465 241 máxima (Y ) o producción mínima (Y )